Communication and Information Systems Lab. 최정훈

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1 Communication and Information Systems Lab. 최정훈
MATLAB Homework#4 Communication and Information Systems Lab. 최정훈

2 Homework#4 EECE 233 Signals and Systems Fall 2014, MATLAB HW #4
assigned: 2014/10/24, due: 2014/10/31 1. ‘imread’라는 command를 사용하여 원하는 PNG파일을 load하여 저장한다. (color image라면 M by N by 3 matrix, gray image라면 M by N by 1 matrix로 저장된다) 2. Image의 정보를 가진 matrix의 size를 256 by 256 by 3 uint8이 되도록 설정한다. (function 설명 부분참고) 3. ‘fspecial’이라는 command를 사용하여 two-dimension filer with Gaussian type을 생성한다. 4.‘imfilter’라는 command를 사용하여 Blurred image를 생성한다. 이때 많이 흐리게 한 image와 적게 흐리게 한 image를 생성한다. 5. ‘imnoise’라는 command를 사용하여 Gaussian noise가 있는 image를 생성한다. 이때 Gaussian noise가 작은 image와 Gaussian noise가 큰 image를 생성한다. 6. 3~5를 이용해 Blurred와 noise가 모두 있는 image를 생성한다. 7. ‘imwrite’라는 command를 사용하여 4~6에서 생성한 5개의 사진을 PNG파일로 저장한다.

3 Homework#4 8. ‘figure’, ‘subplot’, ‘title’, ‘imshow’의 명령어를 사용하여 하나의 figure에 모든 이미지를 생성한다. 이때 original image, blurred image, image with Gaussian noise, blurred image with Gaussian noise의 순서대로 figure에 나타나도록 설정한다. Ex)

4 Homework#4 cisl200407@gmail.com <주의점>
각각의 image가 육안으로 확실하게 구별이 가능하도록 생성해야 함. < 제출 방법 > 1. 다음의 파일들을 압축하여 다음의 로 제출하시오. m file (스크립트 파일의 이름은 hw4_학번.m으로 하시오. ) 사용한 original image PNG 파일 8에서 얻은 figure를 pdf로 변환한 파일 7에서 생성된 5개의 PNG파일 총 8개 파일 ex) hw4_ m , hw4_ pdf, sea.png, sea_blurred_small.png, sea_blurred_large.png Sea_noise_small.png, sea_noise_large.png, sea_noise_blurred.png  hw4_ zip으로 제출

5 Function List 1. A = imread(‘a’, ‘b’) a = filename b = format(확장자) Image file의 정보를 A matrix에 저장 2. A = A(125+(1:256),1:256,:) 저장된 matrix의 size를 256 by 256 by 3uint8로 변환 3. B = fspecial(‘a’, b, c) a = type (gaussian을 사용하세요.) b = matrix size c = sigma b, c의 parameter를 가진 a type의 two-dimensional filter 생성 4. C = imfilter(a, b, ‘c’) a = filter의 input으로 들어가는 image 정보를 가진 matrix b = filter c = option(‘conv’를 사용하세요.) Input matrix에 filter b를 적용한 image 생성하여 C matrix에 저장

6 Function List 5. D = imnoise(a, ‘b’, c, d) a = noise를 생성할 image의 정보를 가진 matrix B = type(gaussian을 사용하세요.) c = parameter (mean) d = parameter (variance) Image file에 noise를 생성 6. imwrite(a, ‘b’, ‘c’) a = image의 정보를 가진 matrix b = 저장할 filename c = 저장할 format 가공한 image를 다시 PNG파일로 변환 7. imshow(a) Image를 figure로 보여줌